Vehículos Eléctricos y Smart Cities: Nuevos Retos Logísticos y Medioambientales

En el contexto de las smart cities, la incorporación de vehículos eléctricos en el sector de la distribución y de la movilidad urbana representa un avance con respecto a la reducción de los niveles de contaminación medioambiental (reducción de emisiones de gases, menor nivel de ruido, etc.), pero también abre nuevos retos logísticos y medioambientales que habrá que resolver de forma eficiente. Algunos de estos retos se analizan en un estudio internacional recientemente publicado en la revista Energies. A continuación se revisan los más importantes y se dan algunas indicaciones de cómo se pueden superar mediante el uso de algoritmos inteligentes.

Retos estratégicos: ubicación y capacidad de las estaciones de recarga

A diferencia de los vehículos convencionales, los vehículos eléctricos deben proveerse de combustible con frecuencia debido a la corta duración de sus baterías. Así, los usuarios deben tener en cuenta la distancia que puede ser cubierta antes de necesitar una recarga. No hay duda de que esto restringe el uso de estos vehículos como herramientas de transporte. A fin de minimizar los perjuicios para los usuarios, hay que decidir de forma eficiente sobre la disposición de los puntos de recarga necesarios y cómo integrarlos dentro de la red de transporte urbana. En este sentido, resulta necesario determinar aspectos tales como: (i) el número y tipo de estaciones de servicio a establecer; (ii) la localización de estas estaciones; y (iii) su capacidad óptima. Por otra parte, las empresas logísticas y las instituciones responsables de la movilidad urbana necesitan también evaluar el impacto económico que la introducción de los vehículos eléctricos genera en su flota, de manera que puedan elegir la mejor medida y mezcla de vehículos para su uso (es decir, la combinación óptima de vehículos de cada tipo).

Retos operacionales: determinación de las rutas óptimas

 Cuando se hace uso de vehículos eléctricos, las operaciones de transporte y movilidad urbana deben tener en cuenta no sólo la capacidad de carga de estos vehículos sino también la capacidad de sus baterías. Además, muchas actividades logísticas o de transporte deben satisfacer su servicio dentro de unos intervalos temporales pre-definidos, lo que requiere integrar estas “ventanas temporales” en la planificación inteligente de las rutas. Este aspecto es especialmente interesante dado que los tiempos de recarga para vehículos eléctricos no son fijos, sino que dependen de factores tales como la potencia de la estación, la carga actual de la batería del vehículo, etc. Por otra parte, las operaciones de recarga requieren de una cantidad importante de tiempo y, por tanto, pueden afectar claramente la planificación inicial de la ruta.

Determinación de las rutas óptimas.

Soluciones algorítmicas: metaheurísticas y simheurísticas

Las metaheurísticas son algoritmos de optimización que se encuentran en la frontera entre la computación, la inteligencia artificial, y la investigación operativa. Algunos de estos algoritmos tienen nombres y orígenes curiosos (colonias de hormigas, algoritmos genéticos, búsqueda tabú, recocido simulado, etc.), y la mayoría de ellos utilizan estrategias de búsqueda que permiten encontrar soluciones óptimas (o, como mínimo, de gran calidad) a complejos problemas de optimización. Es precisamente en este contexto donde las metaheurísticas nos pueden ayudar a conseguir un mundo más “inteligente”. En efecto, nuestra calidad de vida depende, en gran medida, de estos procesos de toma de decisiones, ya que éstas afectan aspectos cotidianos como son, por ejemplo, el tráfico en las grandes ciudades, los niveles de contaminación, o el tiempo necesario para recibir los productos que nos entregan a domicilio. Además, el mundo que nos rodea se caracteriza por mostrar elevados niveles de incertidumbre y dinamismo. Pensamos por ejemplo lo que ocurre con el tráfico en las grandes ciudades, el movimiento de pasajeros en los aeropuertos, la volatilidad de los mercados bursátiles, o el acceso a sistemas de cómputo en la nube desde dispositivos móviles. Los algoritmos simheuristics (https://www.youtube.com/watch?v=X8rwOHryeDU) combinan metaheurísticas con simulación para resolver problemas de optimización en estos escenarios de incertidumbre.

En Julio de 2017, se organiza en Barcelona el décimo-segundo congreso internacional sobre metaheurísticas (http://mic2017.upf.edu). Este evento internacional, que incluye sesiones invitadas sobre smart cities, logística y transporte, etc., representa una excelente oportunidad para conocer más sobre el tema. Empresas como Amazon, Rhenus Logistics, Vodafone, Microsoft, o Google participan de este evento co-organizado por la Universidad Pompeu Fabra, la Universidad Rey Juan Carlos, y la UOC.

Dr. Ángel A. Juan es profesor de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación y pertenece al grupo de investigación DPCS-ICSO (http://dpcs.uoc.edu) del IN3-UOC.

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